基于MATLAB的稀疏阵列压缩感知MIMO雷达成像仿真系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现MIMO雷达成像仿真系统，结合空间稀疏阵列与压缩感知理论，支持多天线信号处理与目标场景的高分辨率二维/三维成像，适用于雷达算法研究与性能验证。

详 情 说 明

基于空间稀疏阵列与压缩感知的MIMO雷达成像仿真系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一套完整的MIMO（多输入多输出）雷达成像仿真系统。系统通过多天线发射与接收雷达信号，结合空间稀疏阵列布局和压缩感知理论，实现了对目标场景的高分辨率二维/三维成像。该系统支持模拟不同阵列配置、目标散射模型和噪声环境，通过稀疏重构算法有效减少所需采样数据量，提升成像效率。可广泛应用于雷达系统设计、算法验证和教学演示等场景。

功能特性

• MIMO雷达信号建模：支持灵活的发射/接收天线配置与信号参数设置
• 压缩感知稀疏重构：集成OMP、CoSaMP、BPDN等多种重构算法
• 空间阵列优化：支持自定义稀疏阵列布局与点扩散函数分析
• 成像质量评估：提供分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比等量化指标
• 环境模拟能力：可设置信噪比、杂波模型等真实环境参数
• 可视化分析：生成二维/三维成像结果及算法性能分析图表

使用方法

1. 参数配置：根据需要设置雷达系统参数、目标场景描述、环境参数和算法参数
2. 数据生成：运行系统生成模拟回波信号和观测矩阵
3. 稀疏重构：选择合适的重构算法进行信号恢复
4. 成像分析：获取成像结果并进行质量评估与性能分析
5. 结果输出：保存成像图像、性能指标和中间数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Image Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的硬件加速

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、信号建模、压缩感知处理、成像重建和结果分析等完整流程。该文件整合了阵列配置、目标散射模拟、回波信号生成、稀疏重构算法执行以及成像质量评估等多个模块，为用户提供了从原始参数设置到最终成像结果的一体化解决方案。通过调用各功能模块，主程序能够完成MIMO雷达系统的全链路仿真，并输出相应的图像和数据报告。